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汪意革:华为意在智能驾驶计算平台

旭日大数据 2021-05-18 09:58
华为 智能驾驶计算平台 阅读(4354)
导语“华为通过平台化、标准化,通过产业链精细化分工,提升产业链的效率和质量。同时通过应用算法软件的生态化,最终跟车企达成更深度的战略合作关系,共同迎接智能驾驶汽车新时代。”
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  4月12日,华为对外宣布了2021年的五大发展战略,最大的亮点是要跟北汽、广汽、长安三家汽车集团成立三个汽车子品牌。
 
  7天后,2021上海国际车展开幕首日,塞力斯正式发布了华为智选SF5车型。共计推出两款配置,分别为两驱21.68万元、四驱24.68万元。
 
  17天后的4月28日下午3点,深圳滂沱大雨,深铁皇冠假日酒店大宴会厅只有华为汪意革有点低沉的声音。
 
  “如果智能化程度足够高,智能汽车会变成移动的智能移动空间,这个空间就相当于是第三空间。”
 
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  “基于汽车载体可以延伸出很多产业,所以智能汽车为什么现在受这么大的关注,因为未来的想象空间太大了,所以引得各种资本市场投入热度也非常高。”
 
  “华为聚焦在中间层,做智能驾驶的计算平台。我们跟很多伙伴进行合作,通过标准和协议,跟算法伙伴进行合作。算法伙伴基于我们的平台,开发不同应用场景的算法。”
 
  “华为通过平台化、标准化,通过产业链精细化分工,提升产业链的效率和质量。同时通过应用算法软件的生态化,最终跟车企达成更深度的战略合作关系,共同迎接智能驾驶汽车新时代。”
 
  华为汪意革在“2021全球自动驾驶技术高峰论坛”演讲的主题《平台化标准化,共赢智能驾驶新未来》,让本来想去卫生间的嘉宾都顿足了。
 
  十几天后,华为汽车概念股再度掀起涨停潮。润和软件单日大涨20%,长安汽车拉升封板,累计涨幅达28.37%。
 
  分析人士认为,华为加速汽车智能化发展步伐,更是汽车供应链的鲶鱼,目前主流车企已充分认识到未来发展趋势并进行了积极转型,接下来比拼的是转型速度和研发实力。具有较强研发实力和灵活的组织架构能力的车企将具有更强竞争力。
 
  基于华为汪意革的演讲内容精彩,观察君最终决定以速记为主,稍做编辑。
 
  第三空间
 
  汪意革:非常感谢主办方的邀请!跟大家讲的题目是《平台化标准化,共赢智能驾驶产业新时代》,特斯拉在前面智能驾驶起步比较早,但在这一块上,中国和美国没有太大的差距,这点上我们应该有技术自信。
 
  我们总是把智能汽车很容易地跟智能手机进行类比,虽然不太恰当,但恰恰是普通人,如果没有接触这个行业的人最容易理解的方式。
 
  传统的汽车你会发现,用车成本和便利性非常差,一天24小时,上班一小时,下班一小时,剩下的22小时车就停在车库,单车使用成本非常高,主要是机械的结构,就像功能手机,只能发短信打电话。
 
  我们畅想未来,如果智能化程度足够高,智能汽车会变成移动的智能移动空间,这个空间就相当于是第三空间,基于汽车载体可以延伸出很多产业,所以汽车为什么现在受这么大的关注,跟这也强相关,因为未来的想象空间太大了,所以引得各种资本市场投入热度也非常高。
 
  我们把以前的机叫做功能机,现在到了智能机,跟功能机相比,好像不是一个物种,它带来哪些变化呢?主要三大方面的变化:第一新技术的迭代,智能化之后,会面临芯片越来越多,算力越来越大,还有车载操作系统,高安全、高可靠、低时延等等。产业量来讲,刚才提到华强北,华强北是功能机产出的地方。功能机时代的时候,只有键盘、小屏幕,智能机的时候有配套的大屏幕,没有键盘了,产业链完全变化了。
 
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  还有前面嘉宾说到摄像头,以前的功能机很少,可能就几个超声波雷达,智能机的时候,无论数量还是质量分辨率,都发生极大的变化,这些都为整个产业链造成很大的冲击,会影响。如果迎合这种趋势,让更多人参与进来,赶上这个时代,也是在座的每位嘉宾思考的问题。另外也会带来整个商业模式的创新,传统汽车就是一锤子买卖,到智能驾驶的时代,玩法就变得多一些,想象空间也更大。
 
  功能车时代也有智能的功能,辅助驾驶功能,ACC、AEB的功能,它有个坏处,就是计算、感知、传感器是单独的,比如ACC功能,但这个没法跟其它功能复用,复用程度极低,导致资源分散,效率低下,成本并不便宜。最重要的一点,这个分布式的架构没法向更高级的智能驾驶演进,将来会形成一个集中制计算的架构,把计算方面进行集中化,集中化之后的好处就是所有部署的传感器可以共用,共用完之后就基于集中的计算资源和数据,可以做叠加不同的功能,功能也分两个层次,包括ADAS的辅助功能,也可以叠加技术成熟之后,更强大更高级的自动驾驶功能,就具有长期的可演进性,从综合成本来看,其实它会比分布式的烟囱式的架构更有成长的优势。最重要的是具备OTA持续演进的能力,就像智能手机一样,可以安装不同的APP满足不同的日常需求。将来的功能汽车,如果还是采用分布式的计算架构,就没法实现这种功能,不可能说一个车买到了,安装多的传感器,后装不可能,只有前装,资源复用化,才能达到功能常用常新,类似于智能手机这种效果。
 
  颠覆性变化即将发生
 
  随着技术的迭代和产业链的更新迭代,跟主机厂的合作关系也面临很大的挑战。可以看到,目前绝大汽车生产功能汽车的时候一个交互模式,从原件的采购,到集成,到交付,车企的主要作用是集成和需求定义,就是这个车面向什么样的用户群,价位多少,主要有哪些功能。基于这往下一层层分解,形成成品,最终卖给消费者。
 
  带来个问题,第一个车企自身没有技术,它只是产品定义者和产品销售者的角色。同时现在汽车领域比较知名的企业,他们提供的解决方案,同质化非常严重,博世能卖给广汽,一定也能卖给北汽,这个在汽车功能上就没有太大差异了,同质化非常严重,所以导致国内汽车竞争都处于轴距、颜色、外观这些不太重要的地方,而在核心能力上没有太大的竞争力。
 
  未来智能汽车的时候,整个产业会发生颠覆性的变化,车企还是产品需求的定义,定义者也可以跟合作伙伴一起来。同时可以掌握一部分核心能力,我后面会展开。
 
  基于这个模式,就可以使得甲方跟乙方的关系发生变化,需要集合整个产业链的各环节,上下游合作伙伴的智慧,来把这个产业定义清楚,技术落地好。
 
  而且这个过程当中,因为大家可能知道,一台车从设计规划到销售成品,基本上是一年半到两年,如果中间发生了供应商的变化或者合作伙伴的变化,回过头来再重新更改的时间成本非常高,现在汽车产业竞争非常激烈,火爆程度大家应该有所感觉了。除了特斯拉之外就是华为了。成本非常高昂,所以在伙伴关系的选择上,是非常考验双方的战略合作诚意和眼光。一旦一台车技术方案颠覆,很快在竞争中会落后于其它车企,所以市场机会非常棒,但时间的代价也非常残酷。
 
  华为公司是致力于ICT技术的公司,随着这个产业刚开始,包括2018年开始,我们开始做中央计算平台,所谓的MDC,就是移动数据中心,我们以前做IT产业比较多,数据中心的概念比较清楚,就是集中式机房。集中化之后,还有一个观点要表达的就是整个智能产业非常复杂,在业内除了个别的,像特斯拉这样的公司在做所谓的前瞻,从上到下全部打通的方案以外,整个地球上很少有公司能整个端到端打通。我们整个产业要想往下发展,并且质量和效益得到提升,只有平台化和标准化,做好产业分工,来提升效率。
 
 
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  我们作为中间的计算平台,要跟传感器对接,甚至包括雷达、毫米波这些,甚至跟网络进行对接,我们就会支持标准的协议,我们把这些协议标准化之后,我们作为计算平台,可以跟业界所有的主流摄像头厂家进行对接,这样极大地降低项目的耦合成本,对车厂来讲,也有更灵活的选择空间。
 
  对上层,因为上层应用,我们公司也是技术能力有限,上层的L2、L3,这是对乘用车,商用车也比较复杂,跟乘用车的产别很大。乘用车就是要离马路牙子远一点,但位于商用车来讲,比如清扫车来讲,就要沿着马路牙子走才能扫地,所以不同车的算法差异非常大。像这种场景差异性太大,我们就会把平台本身的能力开放出来,供上层不同场景的合作伙伴或者算法公司来做,每个人做自己擅长的地方。
 
  六大模块
 
  上面我们又做了一个功能软件平台,这一层什么意思呢?不管是乘用车还是自动驾驶,都离不开感知、融合、定位、决策、规划、控制。我们可以想得更细,我们这六大模块也有很多公司有自己不太擅长的地方,比如感知层,可能很多公司比较擅长,跟摄像头相关的,甚至人脸识别等等,AI公司比较擅长。在决策规划控制,AI公司并不擅长,主机厂比较擅长。所以打开来看,每一块都可以把它标准化,然后同时促进他们之间的解耦和竞争。最终实现的目标就是通过我们这种平台化的思路,促进整个产业生态的快速构建,最终实现硬件可替换,包括雷达、摄像头可替代,包括平台也可以替代,也可以用别的厂家的。软件可升级,现在智能汽车都要支持OTA的能力,即插即用,无论换成别的厂家传感器,都可以快速适配。
 
  刚才讲了自动驾驶上层算法的核心就是感知、融合、定位、算法、决策、控制六大模块,每家公司有自己擅长的地方,我们可以进行插件化,比如感知、算法,包括人脸识别,在国内有“AI四小龙”,但每家可能做的不完全一样。定位上也有很多公司在做,如何择优使用,需要进行差异化或者分层解耦的工作,而且我们根据众多客户的交流,他们也在这一块进行适配,组织架构才决定系统架构,而不是反过来。如果真正面向智能汽车研发的汽车,应该往这个方向靠,把算法进行解耦,同时把感知融合和定位,这个可能偏AI和IT一些,决策规划控制更偏传统汽车控制类的,可能差别比较大,创业公司的聚焦点和优势也各不相同,进行分开的处理。这样对车企来讲,它的好处就是聚合整个智能驾驶产业链生态上的技术精华为我所用,真正降低成本,最终向客户提供高质量的智能驾驶功能和体验。
 
  子模块公司怎么来呢?现在创业公司也特别多,高校,整个汽车产业,车企里面的研发部门,都在这一块积极投入,只要把一个地方做好了,比如感知层,现在在国内非常成熟,智能驾驶不只是决策,还有红绿灯识别,行人识别,雨天、大雾各种恶劣天气下的适应性,每个点做得足够好,在这个地方都有很大的机会。而一家公司想把每种情况做好,难度很大。我们希望通过平台跟应用解耦,软件跟硬件分离的思路,并且以平台化和标准化的思路,拆解得足够细,使整个产业链每个伙伴都有机会参与进来,并且聚焦在自己真正擅长的地方,把整个产业链快速搭建好。
 
  制订系列规范
 
  同时现在业界汽车产业发展过程中,传统的汽车还是有很多标准的,尤其是像奔驰宝马,他们经过一百多年的历史,在欧洲形成了完善的汽车生产流程和标准,包括技术的标准。但是在智能汽车时代,每家的技术路线不一样,都有自己的一套,这个在我们看来,是一种产业的碎片化,不利于整个产业更集中高效的向前发展。像华为比较擅长的通信领域,2G、3G、4G、5G都有国际标准,正是因为有了这些国际标准,大家共同做得更好,提供更好的技术和质量。如果一个新的产业没有标准,就很容易碎片化,都会被撕扯,不利于聚焦,也不利于技术进步和产业成熟、成本的降低。
 
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  我们跟业界很多标准机构,包括国家级的标准组织联合制订了一系列的规范,软件平台规范、功能安全等等,只有制订更好的标准,产业才能走得更好更远。
 
  给大家播放一段我们4月18号发布的最新一款产品的最新视频。
 
  这是我们发布的目前整个业界里面迄今为止算力最像的,以及量产最强的智能驾驶计算平台,域控制器,大家也看到过其他的友商或者国外公司,也会发布更高算力的芯片。还只是PVG,我们不跟PVG比较,我们只用现货来比较。
 
  这是我们华为MDC,覆盖不同智能驾驶应用场景的系列化产品,MDC810、610、210、300F,最终走量的大部分是在210和610,因为L3级别的自动驾驶可能是未来高端车型主流的配制。
 
  具有四大领先优势的智能驾驶计算平台,统一的平台架构,系统化的硬件,全场景覆盖。同时我们这些产品都是通过安全认证等级的。我们也跟云端,包括算法更新等等有一定的技术能力,同时跟V2X也有一定的接入能力。另外硬件接口标准化。
 
  推动者和发起者
 
  生态是整个产业发展重要的环节,华为是中国自动驾驶产业重要的推动者、发起者,我们实现了三大计划,产业面临的三大问题:技术成熟度、人才稀缺性,成本和价格不是现在要考虑的因素,就跟特斯拉一样,我们的目标,L2+L3以上的自动驾驶,价格肯定不会便宜,因为汽车工业是靠规模化来盈利的,规模化才能降低成本,目前来看,整个高级别的自动驾驶,可能未来至少要三年左右,才能形成规模化,但目前来讲,很难规模化,所有的成本都是比较高的,所以很难摊薄成本,如果现在用低成本的方案,搞定高基本的自动驾驶,这可能要打个问号,这是不符合产业发展规律的。
 
  这是解决人才问题,我们在高校有一个扶持计划,我们每年会向国内知名高校211、985,免费赠送设备,供学生或者教授进行开发和学习MDC。国内有很多,比如下个月举办的智能汽车大赛,我们也会赞助。同时对商业合作伙伴进行技术赋能。同时产业的标准政策类,除了标准问题以外,法规也是一个产业目前面临的问题之一,我们也在积极参与,也在进行车路协同的尝试、测试、认证。
 
  我们也组织专家资源,为伙伴和客户进行赋能和培训,我们累计为30多家车企客户,覆盖了国内所有的主流厂,还有众多的生态合作伙伴,累计上千人次的线上线下赋能培训,快速掌握MDC使用。
 
  这是我们的合作伙伴,基于MDC打造的智能驾驶解决方案。还有元戎启行的商用车,无人配送的作业车,还有易控智驾的无人矿卡。矿山现在面临的很大问题是招司机招不到,因为第一个环境比较恶劣,第二是对驾照要求比较高,因为车比较大,不是开小轿车的驾照,所以司机非常难招。第二安全隐患也很大,如果用智能驾驶就能真正解决这些矿山的痛点。如果智能驾驶做的方案比较高一些,就不仅仅限于白天了,晚上都可以挖矿。第二能真正解决成本,因为能代替人,解决安全隐患的问题,技术真正给传统产业带来新的价值。
 
  最后总结一下,华为聚焦在中间这一层,做智能驾驶的计算平台,我们跟很多伙伴进行合作,通过标准和协议,跟算法伙伴进行合作,算法伙伴基于我们的平台,开发不同应用场景的算法。总结来看,我们通过平台化、标准化,通过产业链精细化分工,提升产业链的效率和质量。同时通过应用算法软件的生态化,最终跟车企达成更深度的战略合作关系,共同迎接智能驾驶汽车新时代。
 
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